UPC MOOC AMT W3

Python logoLa semana pasada fue la tercera del MOOC de la UPC sobre traducción automática, que no ha dejado de ser interesante pero que se ha puesto algo más pesado a lo que comentaba la semana pasada. El tercer quiz también resultó más pesado, inció con 5 preguntas pero se retiro una de ellas por ambigüedades de su formulación. Aún así, tengo sólo 3.5 de os 4 puntos que vale. Hay un cálculo de probabilidad para una “red de traducción” (podría escibir grafo, gráfica o red semántica– éste último no se si sea lo más apropiado –pero creo que mi término da una mejor idea) que aún no me sale. En dicha tercer semana se liberaron dos ejercicios: un mini estudio del estado del arte de la traducción automática y una práctica de programación modificando y completando un programa en Python (que sólo vale un punto y que no resultó tan simple como uno supondría por dicho valor; y digan lo que digan, si bien Python no es tan críptico como Perl, no es ni la mitad de amigable como podría ser COBOL, BASIC o Pascal).

Como fuere, la semana tuvo 9 lecturas.

Week 3: Video Lectures

1. Reordering

2. Language Modeling (I) – Introduction

3. Language Modeling (II) – Modeling

4. Language Modeling (III) – Modeling

5. Language Modeling (IV) – Applications to MT

6. Tuning parameters

7. Domain Adaptation

8. Decoding (I)

9. Decoding (II)

Update:

Un video que no incluí en la publicación inicial de este post. Una presentación de Philipp Koehn.

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